Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№4
Ожидается:
16 Декабря 2025
Статьи журнала №4 2010
21. Экспертная система аудита информационной безопасности
[№4 за 2010 год]Авторы: Иванова Н.В. (natali_iv@rambler.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет путей сообщения, кандидат физико-математических наук; Коробулина О.Ю. (olgakorobulina@gmail.com) - Санкт-Петербургский государственный университет путей сообщения;
Аннотация: В статье представлено описание экспертной системы аудита информационной безопасности: структурная схема системы и алгоритм работы. Проведен сравнительный анализ существующих программ-оболочек экспертных систем, на основе полученных результатов принято решение об использовании программы-оболочки CLIPS для создания экспертной системы.
Abstract: In the article the strengths of the knowledge representation frame model and the ways of their use during the construction of the knowledge base for the information security expert system are discussed. The description of the created frames and the scheme of their connection are shown. The forward chaining and the way of explanation formation of the accepted decision are described.
Ключевые слова: программа-оболочка clips, алгоритм работы, аудит информационной безопасности, экспертная системаKeywords: clips, algorithm of work, audit information security, expert system
Просмотров: 22079
21. Экспертная система аудита информационной безопасности
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 22079
В статье представлено описание экспертной системы аудита информационной безопасности: структурная схема системы и алгоритм работы. Проведен сравнительный анализ существующих программ-оболочек экспертных систем, на основе полученных результатов принято решение об использовании программы-оболочки CLIPS для создания экспертной системы.
Иванова Н.В. (natali_iv@rambler.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет путей сообщения, кандидат физико-математических наук; Коробулина О.Ю. (olgakorobulina@gmail.com) - Санкт-Петербургский государственный университет путей сообщения;
22. Программная система для исследования вычислительной сложности решения задач на графовых моделях
[№4 за 2010 год]Авторы: Ткаченко С.В. (info@graphmodel.com) - Московский энергетический институт (технический университет; Кохов В.А. (viktorkokhov@rambler.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук;
Аннотация: Рассматривается комплекс оригинальных программных средств «Полигон для исследования алгоритмов струк-турной информатики», предназначенный для экспериментального определения вычислительной сложности про-граммных реализаций алгоритмов решения задач на графовых моделях систем. Перечислены классы решаемых задач и средства, входящие в состав комплекса. Проиллюстрирован метод исследования эффективности, основанный на выделении уровней сложности графовых моделей.
Abstract: The article describes the original software tools for an experimental estimation of computational complexity of software solutions for problems on graph models of systems. The classes of the solved problems and the tools for analysis of results are listed. The method based on selection of graph models by their structural complexity is introduced.
Ключевые слова: программный комплекс, эффективность, структурная сложность, вычислительная сложность, графовая модель системы, граф, структураKeywords: software package, effectively, structural complexity, computational complexity, graph model of system, graph, structure
Просмотров: 22789
22. Программная система для исследования вычислительной сложности решения задач на графовых моделях
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 22789
Рассматривается комплекс оригинальных программных средств «Полигон для исследования алгоритмов струк-турной информатики», предназначенный для экспериментального определения вычислительной сложности про-граммных реализаций алгоритмов решения задач на графовых моделях систем. Перечислены классы решаемых задач и средства, входящие в состав комплекса. Проиллюстрирован метод исследования эффективности, основанный на выделении уровней сложности графовых моделей.
Ткаченко С.В. (info@graphmodel.com) - Московский энергетический институт (технический университет; Кохов В.А. (viktorkokhov@rambler.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук;
23. Коэволюционный алгоритм для задач условной и многокритериальной оптимизации
[№4 за 2010 год]Автор: Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева; Сергиенко Р.Б. (romaserg@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева;
Аннотация: В работе рассматривается адаптация коэволюционного алгоритма к задачам условной и многокритериальной оптимизации и исследуется его эффективность. Показано, что коэволюционный алгоритм обеспечивает не меньшую эффективность, чем лучший индивидуальный алгоритм, на задачах условной однокритериальной оптимизации и не худшую, чем средний алгоритм, на задачах многокритериальной оптимизации.
Abstract: Coevolutionary algorithm is a self-tuned optimization procedure based on genetic algorithms. Algorithm adaptation for constrained and multiobjective optimization problems and its efficiency investigation are considered. It is demonstrated that coevolutionary algorithm is not less effective than best for problem-in-hand individual conventional algorithm for constrained one-objective optimization problems and coevolutionary algorithm is as effective as average individual algorithm for multiobjective optimization problems.
Ключевые слова: коэволюционный алгоритм, генетический алгоритм, многокритериальная оптимизация, условная оптимизацияKeywords: coevolutionary algorithm, generic algorithm, multicriteria optimization, constrained optimization
Просмотров: 21141
23. Коэволюционный алгоритм для задач условной и многокритериальной оптимизации
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 21141
В работе рассматривается адаптация коэволюционного алгоритма к задачам условной и многокритериальной оптимизации и исследуется его эффективность. Показано, что коэволюционный алгоритм обеспечивает не меньшую эффективность, чем лучший индивидуальный алгоритм, на задачах условной однокритериальной оптимизации и не худшую, чем средний алгоритм, на задачах многокритериальной оптимизации.
Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева; Сергиенко Р.Б. (romaserg@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева;
24. Реализация моделей рыночной конкуренции в программном обеспечении
[№4 за 2010 год]Авторы: Степанов Л.В. (stepanovlv@yandex.ru) - Институт менеджмента, маркетинга и финансов, г. Воронеж, кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассмотрены структура, функциональные возможности и инструментальные средства разработанного автором программного комплекса «Конкуренция». Дана характеристика задач, решаемых отдельными модулями программного продукта.
Abstract: The structure and functional opportunities of the software system have been developed by the author of programming complex «Competition». The particular tools are applied in this research. In this article analysis of problems solved by individual modules of software are presented.
Ключевые слова: программное обеспечение, математическое моделирование, конкуренцияKeywords: the software, mathematical and computer modeling, competition
Просмотров: 20335
24. Реализация моделей рыночной конкуренции в программном обеспечении
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 20335
В статье рассмотрены структура, функциональные возможности и инструментальные средства разработанного автором программного комплекса «Конкуренция». Дана характеристика задач, решаемых отдельными модулями программного продукта.
Степанов Л.В. (stepanovlv@yandex.ru) - Институт менеджмента, маркетинга и финансов, г. Воронеж, кандидат технических наук;
25. Программный комплекс анализа структурного сходства систем с учетом расположения фрагментов
[№4 за 2010 год]Авторы: Незнанов А.А. (aneznanov@hse.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук; Кохов В.А. (viktorkokhov@rambler.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук;
Аннотация: Рассмотрены оригинальные программные средства, реализующие построение и анализ системы моделей струк-турной сложности и сходства, основанных на характеризации расположения фрагментов в топологии структур. Данные средства реализованы в виде подсистемы АСНИ «Graph Model Workshop» и нашли применение при исследовании отношений эквивалентности и толерантности на графовых моделях систем.
Abstract: We introduce the original software tools for building and analysis of the stratified system of structural complexity and similarity models. The models are based on the characterization of placement of fragments in a system topology. The software tools are implemented as a subsystem of the integrated research environment «Graph Model Workshop» and are used in studies of equality and tolerance relations of various graph models of systems.
Ключевые слова: программный комплекс, структурное сходство, структурная сложность, графовая модель системы, структураKeywords: software package, structural analysis, structural complexity, graph model of system, structure
Просмотров: 19485
25. Программный комплекс анализа структурного сходства систем с учетом расположения фрагментов
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 19485
Рассмотрены оригинальные программные средства, реализующие построение и анализ системы моделей струк-турной сложности и сходства, основанных на характеризации расположения фрагментов в топологии структур. Данные средства реализованы в виде подсистемы АСНИ «Graph Model Workshop» и нашли применение при исследовании отношений эквивалентности и толерантности на графовых моделях систем.
Незнанов А.А. (aneznanov@hse.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук; Кохов В.А. (viktorkokhov@rambler.ru) - Государственный университет – Высшая школа экономики, г. Москва, кандидат технических наук;
Ключевые слова: программный комплекс, структурное сходство, структурная сложность, графовая модель системы, структура
26. Построение и оптимизация производственной программы разделительного комплекса
[№4 за 2010 год]Авторы: Хлытчиев О.И. (khlytchiev@gmail.com) - Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва, кандидат технических наук; Шелманов А.О. (khlytchiev@gmail.com) - Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва;
Аннотация: В статье рассматривается задача построения производственной программы разделительного комплекса. Предла-гаются алгоритм построения допустимой программы для обеспечения всех потребностей при имеющихся ресурсах и алгоритм ее оптимизации при помощи усовершенствованного метода Зойтендейка.
Abstract: The article describes the problem of creating production program of separation plant. It presents the algorithm for building the separation plant production program to satisfy the requirements taking into account the available resources and algorithm for optimization of the built program using improved method of Zoytendeik.
Ключевые слова: ядерно-топливный цикл, симплекс-метод, линейное программирование, обогащенный урановый продукт, разделительный комплекс, производственная программа, оптимизацияKeywords: nuclear fuel cycle, simplex-method, linear programming, enriched uranium product, enrichment plant, production program, optimisation
Просмотров: 19160
26. Построение и оптимизация производственной программы разделительного комплекса
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 19160
В статье рассматривается задача построения производственной программы разделительного комплекса. Предла-гаются алгоритм построения допустимой программы для обеспечения всех потребностей при имеющихся ресурсах и алгоритм ее оптимизации при помощи усовершенствованного метода Зойтендейка.
Хлытчиев О.И. (khlytchiev@gmail.com) - Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва, кандидат технических наук; Шелманов А.О. (khlytchiev@gmail.com) - Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва;
27. Программа для построения геномных профилей весовых матриц
[№4 за 2010 год]Авторы: Черемушкин Е.С. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН; компания «Новые вычислительные системы в биологии» (научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Целью данной работы явилась разработка программы для анализа геномных профилей весовых матриц. Геном-ным профилем автор называет гистограмму, построенную для графика плотности распределения сайтов связывания с транскрипционными факторами, найденными с помощью этой матрицы. Разработанная программа позволяет строить геномные профили для различных матриц и порогов поиска. Была экспериментально обнаружена независимость профиля матрицы от заданных порогов.
Abstract: Aim of this work was to develop software package for analysis of genomic profiles of positional weight matrices. By genomic profile author means a histogram, that is build for density of binding sites distribution found with this
matrix. Software allows to build genomic profiles for different matrices and search cutoffs. It was found experimentally that matrix profile is independent on given cutoffs.
Ключевые слова: программная система, днк, геном, сайты связывания с транскрипционными факторами, весовые матрицыKeywords: software system, DNA, genome, transcription factor binding site, positional weight matrix
Просмотров: 19875
27. Программа для построения геномных профилей весовых матриц
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 19875
Целью данной работы явилась разработка программы для анализа геномных профилей весовых матриц. Геном-ным профилем автор называет гистограмму, построенную для графика плотности распределения сайтов связывания с транскрипционными факторами, найденными с помощью этой матрицы. Разработанная программа позволяет строить геномные профили для различных матриц и порогов поиска. Была экспериментально обнаружена независимость профиля матрицы от заданных порогов.
Черемушкин Е.С. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН; компания «Новые вычислительные системы в биологии» (научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Ключевые слова: программная система, днк, геном, сайты связывания с транскрипционными факторами, весовые матрицы
28. Комбинирование классификаторов на основе теории нечетких множеств
[№4 за 2010 год]Авторы: Багрова И.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы», г. Тверь; Пономарев С.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы»; Сорокин С.В. (sergey@tversu.ru) - Тверской государственный университет; Сытник Д.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы», г. Тверь, кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассматривается применение методов теории нечетких множеств для решения задачи комбинирования простых классификаторов с целью улучшения качества классификации и расширения вида классифицируемых объ-ектов. Эффективность предложенных алгоритмов оценивается на задаче распознавания текста. Даются рекомендации по применимости рассмотренных алгоритмов.
Abstract: Fuzzy set approach for combining of multiple classifiers is introduced. Proposed algorithms are evaluated on the optical character recognition task. Advices on usage of considered algorithms are given.
Ключевые слова: распознавание текста, нечеткие множества, классификацияKeywords: optical character recognition, fuzzy sets, classification
Просмотров: 20506
28. Комбинирование классификаторов на основе теории нечетких множеств
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 20506
В статье рассматривается применение методов теории нечетких множеств для решения задачи комбинирования простых классификаторов с целью улучшения качества классификации и расширения вида классифицируемых объ-ектов. Эффективность предложенных алгоритмов оценивается на задаче распознавания текста. Даются рекомендации по применимости рассмотренных алгоритмов.
Багрова И.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы», г. Тверь; Пономарев С.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы»; Сорокин С.В. (sergey@tversu.ru) - Тверской государственный университет; Сытник Д.А. (sytnik@complexsys.ru) - ООО «Комплексные системы», г. Тверь, кандидат технических наук;
29. Прогнозирование на основе выделения границы реализаций динамических систем
[№4 за 2010 год]Авторы: Сидоркина И.Г. (SidorkinaIG@volgatech.net) - Поволжский государственный технологический университет (профессор), доктор технических наук; Егошин А.В. (g12@bk.ru) - Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола; Шумков Д.С. (dimavova@mail.ru) - Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола;
Аннотация: В работе предлагаются два метода прогнозирования сложного сигнала, базирующиеся на основе многослойного персептрона и SVM. Длина обучающего множества для предиктора определяется на основе выделения границы реа-лизаций динамических систем в сигнале, чтобы для обучения использовать последний фрагмент сигнала с квазиста-бильной динамикой. Для этого ищется точка разладки в локальной фрактальной размерности сигнала. Разработанные методы реализованы в программном комплексе.
Abstract: The paper proposes two methods for predicting complex signal based on multilayer perceptron and SVM. The length of training set for the predictor is based on the allocation of border implementations of dynamic systems in the signal, in order to use for learning the last fragment of the signal with the quasi-stable dynamic. This change-point is found in the local fractal dimension of the signal. The presented methods were developed in software package.
Ключевые слова: svm, нейронные сети, динамические системы, фрактальность, обнаружение разладки, прогнозированиеKeywords: SVM, neural network, dynamic systems, fractality, change-point detection, forecasting
Просмотров: 20571
29. Прогнозирование на основе выделения границы реализаций динамических систем
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 20571
В работе предлагаются два метода прогнозирования сложного сигнала, базирующиеся на основе многослойного персептрона и SVM. Длина обучающего множества для предиктора определяется на основе выделения границы реа-лизаций динамических систем в сигнале, чтобы для обучения использовать последний фрагмент сигнала с квазиста-бильной динамикой. Для этого ищется точка разладки в локальной фрактальной размерности сигнала. Разработанные методы реализованы в программном комплексе.
Сидоркина И.Г. (SidorkinaIG@volgatech.net) - Поволжский государственный технологический университет (профессор), доктор технических наук; Егошин А.В. (g12@bk.ru) - Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола; Шумков Д.С. (dimavova@mail.ru) - Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола;
Ключевые слова: svm, нейронные сети, динамические системы, фрактальность, обнаружение разладки, прогнозирование
30. Моделирование зерна пленки для сокрытия артефактов кодирования видеокодеков стандарта Н.264
[№4 за 2010 год]Авторы: Куликов Д.Л. (dkulikov@graphics.cs.msu.ru) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; Стрельников К.Н. (strelnikov_kn@mail.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша, г. Москва;
Аннотация: В данной статье предлагается новый подход к сокрытию артефактов блочности в видео, возникающих в процессе кодирования. Основная идея маскирования артефакта блочности, помимо использования базовых алгоритмов де-блокинга, заключается в реконструкции зерна пленки – специфичных среднечастотных искажений. Предложенный метод позволяет значительно снизить визуальную заметность артефактов блочности и замаскировать неточности ра-боты алгоритмов подавления блочности. Для проверки качества работы предложенного метода используется экс-пертное сравнение по методологии SAMVIQ.
Abstract: Novel video coding artifacts concealment method is proposed in this paper. Main idea for deblocking is to use basic deblocking algorithms and reconstruct grain that present in many video sequences captured by professional analog cameras. Proposed method makes it possible to decrease blocking artifacts perceptibility and to mask imperfections for
deblocking algorithms results. Proposed algorithm result analysis was performed with the help of SAMVIQ methodology
for subjective video quality assessments.
Ключевые слова: зерно пленки, деблокинг, блочность, видеокодекиKeywords: processing of images, deblocking, blocking, videocodes
Просмотров: 17054
30. Моделирование зерна пленки для сокрытия артефактов кодирования видеокодеков стандарта Н.264
[№4 за 2010 год]
Просмотров: 17054
В данной статье предлагается новый подход к сокрытию артефактов блочности в видео, возникающих в процессе кодирования. Основная идея маскирования артефакта блочности, помимо использования базовых алгоритмов де-блокинга, заключается в реконструкции зерна пленки – специфичных среднечастотных искажений. Предложенный метод позволяет значительно снизить визуальную заметность артефактов блочности и замаскировать неточности ра-боты алгоритмов подавления блочности. Для проверки качества работы предложенного метода используется экс-пертное сравнение по методологии SAMVIQ.
Куликов Д.Л. (dkulikov@graphics.cs.msu.ru) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; Стрельников К.Н. (strelnikov_kn@mail.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша, г. Москва;
